使用多元语义特征的评论文本主题聚类

• 作者: 李亚红 李德玉 王素格
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 文本主题聚类 名词特征 短语特征 语义角色特征 相容关系
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 数据库、数据挖掘、机器学习
• 页码范围: 188-193
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 2707字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1210-0169

摘要

特征是一切观点挖掘和情感分析任务的关键所在.对于无监督的文本聚类任务,文本特征的优劣直接影响聚类效果.砻察三种语义特征(名词、名词短语、语义角色)对主题聚类的作用以及不同特征之间的相容关系,提出一种消除冗余特征的方法.该方法能有效地去除冗余特征,提高聚类精度.同时还提出一种基于语义角色标注的直接定位有效词特征的聚类方法,实验表明该方法是直接的和有效的,并为特征选择方法提供了新思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李德玉	山西大学计算机与信息技术学院	83	753	12.0	24.0
5	王素格	山西大学计算机与信息技术学院	88	812	14.0	25.0
9	李亚红	山西大学计算机与信息技术学院	3	15	2.0	3.0